ModeleWsparciePrzedsiębiorstwoBlog
Ponad 500 API modeli AI, wszystko w jednym API. Tylko w CometAPI
API modeli
Deweloper
Szybki startDokumentacjaPanel API
Zasoby
Modele Sztucznej InteligencjiBlogPrzedsiębiorstwoDziennik zmianO nas
2025 CometAPI. Wszelkie prawa zastrzeżone.Polityka PrywatnościWarunki korzystania z usługi
Home/Models/Kling/Kling multi-image to image
K

Kling multi-image to image

Na żądanie:$0.13216
Kling z wielu obrazów na obraz
Użycie komercyjne
Przegląd
Funkcje
Cennik
API

Technical Specifications of kling-multi-image2image

AttributeDetails
Model IDkling-multi-image2image
CategoryImage generation
TypeMulti-image to image
Provider routingAvailable through CometAPI
Input formatMultiple input images plus optional text instructions
Output formatGenerated image
Primary use casesStyle transfer, composite image creation, reference-guided generation, iterative visual editing
Integration methodStandard API request through CometAPI endpoints
AuthenticationAPI key
Typical workflowSubmit source images and parameters, process request, retrieve generated result

What is kling-multi-image2image?

kling-multi-image2image is a CometAPI model endpoint for multi-image-to-image generation. It is designed for workflows where you provide more than one source image and generate a new image that combines, transforms, or reinterprets visual information from those references.

This model is useful when a single reference image is not enough to express the desired result. For example, one image can provide character identity, another can provide composition, and another can provide color or style guidance. The model then uses those inputs to produce a synthesized output image aligned with the provided visual direction.

Because it is exposed through CometAPI, developers can access kling-multi-image2image using a unified API integration pattern, making it easier to incorporate advanced image generation into applications, automation pipelines, creative tools, and internal production systems.

Main features of kling-multi-image2image

  • Multi-image conditioning: Accepts multiple visual references so the generated output can reflect combined attributes from several source images.
  • Reference-guided generation: Helps preserve important visual cues such as subject appearance, pose, composition, palette, or overall artistic direction.
  • Creative image synthesis: Supports generating new visuals rather than only performing narrow edits on a single source image.
  • Flexible prompting workflow: Can be used with optional text instructions to better control how the input images should influence the final result.
  • CometAPI unified access: Fits into the same API-first workflow used across CometAPI models, simplifying authentication, request handling, and deployment.
  • Application-ready output: Suitable for creative apps, design tooling, marketing asset generation, concept visualization, and iterative media production.

How to access and integrate kling-multi-image2image

Step 1: Sign Up for API Key

To get started, create a CometAPI account and generate your API key from the dashboard. This API key is required to authenticate all requests. Once you have it, store it securely and use it in the Authorization header for every API call.

Step 2: Send Requests to kling-multi-image2image API

Send a request to the CometAPI model endpoint with model set to kling-multi-image2image. Include your input images, along with any optional prompt or generation parameters required by your workflow.

curl --request POST \
  --url https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "kling-multi-image2image",
    "input": {
      "images": [
        "https://example.com/reference-1.png",
        "https://example.com/reference-2.png"
      ],
      "prompt": "Generate a refined composite image using both references"
    }
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

After submission, parse the API response and retrieve the generated image output from the returned payload. Verify that the response completed successfully, check for any API-level errors, and confirm that the generated result matches your expected format and quality requirements before using it in production workflows.

Funkcje dla Kling multi-image to image

Poznaj kluczowe funkcje Kling multi-image to image, zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności i użyteczności. Odkryj, jak te możliwości mogą przynieść korzyści Twoim projektom i poprawić doświadczenie użytkownika.

Cennik dla Kling multi-image to image

Poznaj konkurencyjne ceny dla Kling multi-image to image, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Kling multi-image to image może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.
Cena Comet (USD / M Tokens)Oficjalna cena (USD / M Tokens)Zniżka
Na żądanie:$0.13216
Na żądanie:$0.1652
-20%

Przykładowy kod i API dla Kling multi-image to image

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Kling multi-image to image, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Kling multi-image to image w Twoich projektach.

Więcej modeli

G

Nano Banana 2

Wejście:$0.4/M
Wyjście:$2.4/M
Przegląd kluczowych możliwości: Rozdzielczość: Do 4K (4096×4096), na równi z Pro. Spójność obrazów referencyjnych: Do 14 obrazów referencyjnych (10 obiektów + 4 postacie), z zachowaniem spójności stylu/postaci. Ekstremalne proporcje obrazu: Dodano nowe proporcje 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, odpowiednie do długich obrazów, plakatów i banerów. Renderowanie tekstu: Zaawansowane generowanie tekstu, odpowiednie do infografik i układów plakatów marketingowych. Ulepszenie wyszukiwania: Zintegrowane Google Search + Image Search. Osadzanie: Wbudowany proces rozumowania; złożone polecenia są analizowane przed generowaniem.
D

Doubao Seedream 5

Na żądanie:$0.028
Seedream 5.0 Lite to zunifikowany multimodalny model generowania obrazów, wyposażony w możliwości głębokiego rozumowania oraz wyszukiwania online, oferujący wszechstronne ulepszenie w zakresie rozumienia, rozumowania i generowania.
F

FLUX 2 MAX

Na żądanie:$0.008
FLUX.2 [max] to najwyższej klasy model inteligencji wizualnej od Black Forest Labs (BFL), zaprojektowany dla przepływów pracy w produkcji: marketing, fotografia produktowa, e‑commerce, potoki kreatywne oraz wszelkie zastosowania wymagające spójnej tożsamości postaci/produktu, dokładnego renderowania tekstu i fotorealistycznej szczegółowości w wielomegapikselowych rozdzielczościach. Architektura jest zaprojektowana pod kątem wysokiej zgodności z promptami, fuzji wieloreferencyjnej (do dziesięciu obrazów wejściowych) oraz generowania ugruntowanego w kontekście (zdolność do uwzględniania aktualnego kontekstu sieciowego podczas tworzenia obrazów).
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Na żądanie:$0.056
FLUX.2 [max] to flagowy, najwyższej jakości wariant rodziny FLUX.2 od Black Forest Labs (BFL). Pozycjonowany jest jako model klasy profesjonalnej do generowania tekst→obraz i edycji obrazów, koncentrujący się na maksymalnej wierności, zgodności z promptem oraz spójności edycji w obrębie postaci, obiektów, oświetlenia i kolorystyki. BFL i rejestry partnerów opisują FLUX.2 [max] jako najwyższej klasy wariant FLUX.2 z funkcjami wieloreferencyjnej edycji oraz generowania osadzonego w kontekście.
O

GPT Image 1.5

Wejście:$6.4/M
Wyjście:$25.6/M
GPT-Image-1.5 to model obrazów OpenAI z rodziny GPT Image. To natywnie multimodalny model GPT, zaprojektowany do generowania obrazów na podstawie poleceń tekstowych oraz wykonywania edycji obrazów wejściowych o wysokiej wierności, ściśle zgodnie z instrukcjami użytkownika.
D

Doubao Seedream 4.5

Na żądanie:$0.032
Seedream 4.5 to multimodalny model obrazowy ByteDance/Seed (tekst→obraz + edycja obrazów), który koncentruje się na wierności obrazu klasy produkcyjnej, większej zgodności z promptem oraz znacznie poprawionej spójności edycji (zachowanie głównego obiektu, renderowanie tekstu/typografii i realizm twarzy).